"Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов" - читать интересную книгу автора

2.1. Лингвистические банки данных

Под лингвистическими банками данных (ЛБД) понимаются представленные в электронной форме языковые источники (корпусы текстов) и лингвистические описания. Отметим, что в наше время, в ситуации, когда надежность работы систем оптического распознавания близка (на хороших по качеству печатных текстах) к 100%, в электронную форму легко переводимы и традиционные источники информации о языке. Поэтому можно считать, что в ЛБД можно перевести любые полиграфические источники: тексты на том или ином естественном языке, словари, справочники, книги по лингвистике. Спектр ЛБД достаточно широк: это как необработанные ("сырые") корпусы текстов, так и тексты с некоторыми добавлениями, например грамматическими характеристиками слов, стилистическими пометами (разговорное, специальное и т.п.), или описаниями синтаксической структуры предложений. Сюда также входят разнообразные компьютерные словари: частотные, грамматические, словоформ, тезаурусы, словари словосочетаний и моделей управления, своды грамматических правил и т.п.

Различаться может и назначение лингвистических банков данных. Часть ЛБД предназначена для автоматизации деятельности лингвистов и разработчиков прикладных систем, часть - для непосредственного использования в системах обработки текста и речи: автокорректорах, системах распознавания текста и речи, информационно-поисковых системах.

Отметим, что в качестве пользователя ЛБД может выступать как человек (исследователь-лингвист или разработчик программного продукта), так и тот или иной модуль компьютерной системы обработки текстов. В двух этих случаях требования к организации лингвистических банков данных и к степени эксплицитности, строгости и формальности представленных в них описаний естественного языка разнятся весьма существенно.

Ситуация здесь несимметричная. Пользователь-человек часто может извлечь интересующую его информацию из ЛБД, встроенного в компьютерную систему обработки текстов. Однако компьютерная система обычно не может извлечь нужную для ее работы информацию непосредственно из ЛБД, ориентированного на человека. Особенно остра эта проблема для флективных языков, в частности, для русского языка.

Так, во всех распространенных русскоязычных словарях (толковых, орфографических, словарях синонимов и антонимов и др.) входом в словарную статью служит так называемая начальная форма слова. Поскольку словари ориентированы на пользователя-человека, по умолчанию предполагается, что он знает правила русского словоизменения (склонения и спряжения) и может распознать в тексте любую форму интересующего его слова, т.е., восстановив начальную форму, добраться до соответствующей словарной статьи. Предполагается также, что он может решить и обратную задачу - употребить слово из словаря в требуемой грамматической форме.

При использовании словарей в составе компьютерных систем обработки текстов ситуация иная. Самоочевидные для человека грамматические свойства слова, определяющие особенности его склонения/спряжения, должны быть тем или иным способом явно представлены в компьютерном словаре и в программах морфологического анализа и синтеза, позволяющих определять грамматические признаки словоформ текста и генерировать слова в требуемой форме.

Как распределить знания о чрезвычайно сложных и запутанных правилах русского словоизменения между словарями и программными компонентами?

Здесь возможны два решения:

в словаре описываются только словоизменительные признаки слов (тип и частные особенности склонения/спряжения), а работа по анализу и синтезу словоформ “поручается” программам морфологического компонента компьютерных систем;

в словаре приводятся все формы слов, каждой из которых сопоставлены все необходимые признаки (в частности, грамматические: число, падеж, лицо, время, наклонение и др.).В целом, задача построения и сопровождения лингвистически полного, обоснованного и покрывающего представительное подмножество выбранного естественного языка ЛБД, особенно в случае пользователя-программы, очень сложна. Ее решение требует привлечения квалифицированных специалистов в области лингвистики и инженерии знаний, создания необходимой инфраструктуры, серьезной финансовой и организационной поддержки (часто - на государственном уровне).